論文の概要: Exploiting Chaotic Dynamics as Deep Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.02580v1
• Date: Wed, 29 May 2024 22:03:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-09 15:49:54.082135
• Title: Exploiting Chaotic Dynamics as Deep Neural Networks
• Title（参考訳）: ディープニューラルネットワークとしてのカオスダイナミクスの爆発
• Authors: Shuhong Liu, Nozomi Akashi, Qingyao Huang, Yasuo Kuniyoshi, Kohei Nakajima,
• Abstract要約: カオスの本質は、様々な最先端のディープニューラルネットワークで見ることができる。 本フレームワークは精度,収束速度,効率の点で優れた結果を提示する。 この研究は、情報処理において長い間見過ごされてきたカオスの統合のための新しい道を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.9282110216621833
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Chaos presents complex dynamics arising from nonlinearity and a sensitivity to initial states. These characteristics suggest a depth of expressivity that underscores their potential for advanced computational applications. However, strategies to effectively exploit chaotic dynamics for information processing have largely remained elusive. In this study, we reveal that the essence of chaos can be found in various state-of-the-art deep neural networks. Drawing inspiration from this revelation, we propose a novel method that directly leverages chaotic dynamics for deep learning architectures. Our approach is systematically evaluated across distinct chaotic systems. In all instances, our framework presents superior results to conventional deep neural networks in terms of accuracy, convergence speed, and efficiency. Furthermore, we found an active role of transient chaos formation in our scheme. Collectively, this study offers a new path for the integration of chaos, which has long been overlooked in information processing, and provides insights into the prospective fusion of chaotic dynamics within the domains of machine learning and neuromorphic computation.
• Abstract（参考訳）: カオスは、非線形性および初期状態に対する感度から生じる複素ダイナミクスを示す。 これらの特徴は、高度な計算応用のポテンシャルを裏付ける表現性の深さを示唆している。 しかし、情報処理にカオス力学を効果的に活用するための戦略は、ほとんど解明されていない。 本研究では,様々な最先端の深層ニューラルネットワークでカオスの本質を見出すことができることを示した。 この啓示から着想を得た本研究では,カオス力学を直接活用して深層学習アーキテクチャを提案する。 我々のアプローチは、異なるカオスシステムにまたがって体系的に評価される。 すべての場合において、我々のフレームワークは精度、収束速度、効率の点で従来のディープニューラルネットワークに優れた結果をもたらす。 さらに,本手法では,過渡的カオス形成の活発な役割を見出した。 この研究は、情報処理において長年見過ごされてきたカオスの統合のための新しい経路を提供し、機械学習とニューロモルフィック計算の領域におけるカオス力学の将来的な融合に関する洞察を提供する。

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